llama-guard-3-8b
Llama Guard 3 is a Llama-3.1-8B pretrained model, fine-tuned for content safety classification. Similar to previous versions, it can be used to classify content in both LLM inputs (prompt classification)...
Modalités
Statistiques rapides
Performance
Paramètres supportés
| Paramètre | Toujours | Par défaut |
|---|---|---|
| frequency_penalty | - | |
| logit_bias | - | |
| max_tokens | - | |
| min_p | - | |
| presence_penalty | - | |
| repetition_penalty | - | |
| seed | - | |
| stop | - | |
| temperature | - | |
| top_k | - | |
| top_p | - |
Tarification
| Prix en entrée | $0.00 · 1M jetons |
| Prix en sortie | $0.00 · 1M jetons |
| Fenêtre de contexte | 8.2K jetons |
| Points d'accès compatibles | openai |
| Éditeur | Meta |
Appelez llama-guard-3-8b depuis votre code
Pointez n'importe quel SDK compatible OpenAI vers UnoRouter et demandez le modèle par son nom. Remplacez YOUR_API_KEY par une vraie clé issue de votre tableau de bord.
curl https://api.unorouter.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "llama-guard-3-8b",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Questions fréquentes
Combien coûte llama-guard-3-8b par 1M jetons ?
L'entrée est facturée à $0.00 par 1M jetons, la sortie à $0.00 par 1M jetons. La facturation se fait au jeton, sans arrondi par lots.
Comment accéder à llama-guard-3-8b via l'API ?
Envoyez vos requêtes au point d'accès /v1/chat/completions de UnoRouter avec model=llama-guard-3-8b. Toute bibliothèque cliente compatible OpenAI fonctionne. L'authentification utilise un jeton Bearer standard.
Quelle est la fenêtre de contexte de llama-guard-3-8b ?
llama-guard-3-8b prend en charge une fenêtre de contexte de 8.2K jetons, partagée entre votre invite et la réponse du modèle.
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